【Mark Schmidt课件】机器学习与数据挖掘——稀疏矩阵分解
本课件主要内容包括： 上次课程回顾：基于正交/序贯基的PCA 人眼的颜色对立 颜色对立表示法 应用：人脸检测 特征脸 VQ vs. PCA vs. NMF 面部表示 非负最小二乘法 稀疏性与非负最小二乘法 稀疏性与非负性 NMF投影梯度 应用：体育分析 应用：癌症特征 正则化矩阵分解 稀疏矩阵分解 L1正则化矩阵分解 结构稀疏性 图像块的隐因子模型 应用：图像复原 英文原文课件下载地址： http
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